Question

我有一个results.dat文件，其中包含以下数据：

7522126 0   0   0   0   0   0   -419.795    -186.24 1852.86 0.134695    -0.995462   -2.53153
7825452 0   0   0   0   0   0   -419.795    -186.24 1852.86 0.134695    -0.995462   -2.53153
8073799 0   0   0   0   0   0   -345.551    -140.711    1819.04 -0.0220266  -0.85992    -2.29598

每个值都由一个标签分隔。

我想为每一行提取例如第8列的值，并将其保存到数组中。所以输出应该是这样的：

-419.795
-419.795
-345.551

实现这一目标的最简单方法是什么？

Answer 1

with open('results.dat') as f:
    [line.split()[7] for line in f]

或定义一个函数，

get_col = lambda col: (line.split('\t')[col-1] for line in open('results.dat'))

现在使用所需的列号调用该函数。 get_col(8)提供第8列数据。要将其存储在数组中，

array.array('d',map(float,get_col(8)))

Answer 2

您可以使用csv module。

import csv
with open('file') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter="\t")
    for line in reader:
        print(line[7])

Answer 3

首先读取文件对象

中的文件（result.dat）文件

file = open('result.dat')

现在创建一个空列表

lst = []

循环遍历文件的每一行

for line in file:
    lst += [line.split()]

现在lst是一个列表列表，其中每个内部列表是result.dat的实例（行）

现在你可以提取任何列（在你的情况下它是第8列）应用列表理解为此

column8 = [x[7] for x in lst]

希望这有帮助，

Answer 4

实现这一目标的最简单方法是什么？

如果其他答案不符合您的需求，建议numpy.genfromtxt。

import numpy
data = numpy.genfromtxt('result.dat', delimiter='\t')
print data[:,7]

从Python中的.dat文件中读取特定列

4 个答案: